Tratamiento de ceros en datos composicionales de cuentas usando la distribución log-cociente normal-multinomial
Un vector de cuentas contiene la distribución discreta de ocurrencias entre posibles categorías mutuamente excluyentes que resulta de la repetición de ensayos idénticos e independientes. Este tipo de datos generalmente se analiza mediante modelos multinomiales y de Dirichlet. Estos modelos tienen limitaciones cuando la suma total del vector no es informativa. La metodología log-cociente, apropiada en este contexto, requiere un pre-procesamiento de los ceros. Nuestro enfoque asume que los ceros se refieren a valores positivos que se podrían haber observado con un mayor número de ensayos u otro diseño de muestreo. Las técnicas existentes para el tratamiento de este tipo de ceros se basa en inferencia bayesiana, usando la composición de las distribuciones Dirichlet y multinomial. En este trabajo introducimos el tratamiento de ceros mediante la composición de la distribución log-cociente normal y la multinomial, cuyo rendimiento se ilustra utilizando conjuntos de datos reales y simulados.
Palabras clave / Keywords: símplex porcentajes ceros log-cociente normal multinomial
Otros trabajos en la misma sesión
Últimas noticias
-
04/06/18
Certificados -
13/04/18
Resumen del programa y Programa detallado -
22/03/18
Descuentos en medios de trasporte para congresistas y acompañantes -
01/02/18
Ampliación del plazo de tarifa superreducida -
19/01/18
Ampliación de plazos -
15/01/18
Programación para el día 29 de mayo -
15/01/18
Conferenciantes plenarios -
12/01/18
Sede: Palacio de Congresos -
24/12/17
Sesión plenaria en memoria del Profesor Pedro Gil -
24/12/17
Corrección bases del Premio Ramiro Melendreras
